一个有效的稀疏轨迹数据相似性度量

肖啸骐

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一个有效的稀疏轨迹数据相似性度量

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随着GPS设备和无线通信等技术的快速发展,移动对象的轨迹数据的多样性和复杂性与日递增,对于这些数据的挖掘和分析越显重要.在观察时间内,轨迹是稀疏的—移动对象的轨迹点在时间维度上分布是不均匀,即轨迹点之间的时间间隔不是相等的,而且,移动对象的轨迹的时间跨度占整个观察时间的比例很小.传统的轨迹相似性方法不适用于分析稀疏轨迹的相似性.针对移动对象的稀疏轨迹进行研究,提出了一种基于关键点和时间分段的稀疏轨迹相似性度量,并在此基础上给出了一个相似性计算算法STS(Sparse Trajectory Similarity Computation),在真实数据集上的实验表明STS算法较现有算法具有更好的运行效率和准确度.

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来源
《微型电脑应用》 |2014年第4期|25-30|共6页
作者
肖啸骐;
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作者单位

复旦大学计算机科学技术学院;

上海;

201203;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
轨迹数据; 相似性; 数据挖掘;

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